面向网络贸易交易的联邦学习最优委托策略分析

近年来,数字化经济极大地推动了网络贸易交易的发展。联邦学习技术作为一种分布式的机器学习范式,能够助力网络中分布式的节点进行贸易合作。然而,分布式节点与云服务器之间具备信息不对称性,现有关于联邦学习场景的相关方案存在交互模型构建不准确问题,导致云服务器难以选择最优委托策略。所提出的方法基于信号博弈模型对联邦学习进行建模,并对该场景下的参与者交互问题进行分析。首先,对参与者进行理性假设,定义参与者集合、行动空间、支付函数等博弈要素。其次,引入行为–信念系统,构建服务器与用户之间的信号博弈模型。最后,由序贯理性和序贯一致性,证明该博弈存在序贯均衡,求解服务器针对不同类型用户的最优委托策略。通过实验仿真,验证选择最优委托策略的必要性。

基于PoS共识机制区块链委托挖矿策略

针对存在多名持币用户和节点服务商的基于权益证明(proof of stake,PoS)共识机制的区块链,考虑节点服务商的收益分配方式、安全性均对持币用户的收益具有影响,构建了n人无限策略非合作博弈模型,对持币用户的委托策略进行分析.研究发现,相较于安全性,持币用户应更加关注节点服务商的收益分配额;当某个节点服务商的收益分配额低于一定阈值时,持币用户应该委托其他节点服务商挖矿;持币用户委托收益的稳定性会随着节点服务商的收益分配额的提高而提高;当持币用户无法完全获得各节点服务商历史收益数据时,风险偏好型持币用户更适合委托PPLNS型节点服务商挖矿,风险规避型持币用户更适合委托FPPS型节点服务商挖矿.

策略委托下古诺双寡头博弈的动力学行为

在传统Cournot模型的基础上,建立了一个基于策略委托和相对利润的动态博弈模型。首先,用Jacobian矩阵及Jury判据对系统均衡点的局部稳定性进行了分析。其次,用数值模拟的方法,结合二维分岔图,研究了系统在不同参数空间下的稳定区域以及其中Arnold舌的排列规律,并利用吸引盆分析了一维分岔图中的非常规分岔现象及系统的全局分岔行为。研究表明,模型中的不同参数对系统稳定性有显著影响。委托系数越大,调整速度越小,在一定范围内边际成本越高,越有利于企业的发展。此研究对于深入了解Cournot竞争模型在动态博弈下的动力学行为具有重要意义。

研发机构对策略性委托厂商的最优许可研究

研发机构在创新成功以后,需要将专利技术许可给实施策略性委托的下游生产厂商,以实现创新收益最大化。基于产品市场为成本不对称在位厂商组成的同质Cournot双头垄断假设,在博弈论架构下考察了研发机构非显著工艺创新的两种许可方式。主要结论是:随着创新规模的递增,研发机构的最优策略依次是发放两个固定费用许可、两个提成许可、1个固定费用许可。

XACML Admin中的策略预处理研究

根据XACMLAdmin中访问策略和管理策略混合的特点,提出了一个在PDP中将策略树分割为访问策略树和管理策略树来提高在线判定性能的匹配方案.在此基础上,根据委托的逻辑含义,通过构造委托图,去除管理策略树和访问策略树中的无效节点,从而使在线判定时不考虑引起拒绝服务攻击的无效策略.同时根据目前XACML Admin中模式定义的缺陷,提出了一种改进的模式定义,此模式定义使Delegates能够与XACML核心规范中Subjects,Resources等元素的处理规则保持一致,并能够更加有效地定义管理策略.以上这些方式能够有效地改善在线判定性能和阻止针对请求判定过程的拒绝服务攻击.

基于委托模型的孤儿处理算法研究

对于移动代理系统中的孤儿处理问题,通常的研究主要集中在中间过程,即检测和终止上.实现的方法中需要改变代理间的对等关系,这增加了通讯成本及系统的复杂性.提出了一种基于委托模型的孤儿处理算法,根据委托合作策略,可以创建接收者代理组,进而把对孤儿问题的处理从对中间过程的控制转为对发起者和接收者代理组之间关系的控制.实验表明,在相同的测试环境下该算法比阴影算法更有效地减少了孤儿出现的比率.

试论项目后经济评价的几个策略

围绕国民经济和企业自身的特别需要研讨项目后经济评价一般内容外的策略选择。

竞价交易制度下证券买卖差价的影响因素分析

本文基于市场微观结构理论分析了在竞价交易制度下证券的买卖差价与投资者的委托提交策略之间的关系,还结合对投资者委托提交策略的研究,分析了影响市场买卖差价的因素并运用深圳股票交易所的高频数据进行了实证检验,对影响其股票买卖价差的因素进行了解释。

股票赚钱六大玩术

您一心想在证券市场里钻出个钱眼来,却因不知门道转晕了头,现有高手为您指点迷津,看看六大招法管不管用。赶紧去实践一下!市价委托策略:成交快、把握大市价委托是最普通、最容易执行的一种委托指令,是客户要求经纪商按交易市场当时的价格买进或卖出证券的委托型态。